https://jurnal.itg.ac.id/index.php/algoritma DOI: 10.33364/algoritma/v.21-1.1420

## Rancang Bangun Aplikasi Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Ikan Air Tawar Menggunakan Forward Chaining
Asri Mulyani 1* , Fitri Nuraeni 2 , Jaka Muhammad Zaelani 3
1,2,3 Institut Teknologi Garut, Indonesia
*email: asrimulyani@itg.ac.id Info Artikel ABSTRAK Dikirim: 10 Agustus 2023 Diterima: 22 Agustus 2023 Diterbitkan: 18 Mei 2024
Penyakit pada ikan air tawar dapat dikelompokan menjadi beberapa jenis yaitu penyakit yang diakibatkan bakteri dan virus. Hal ini sangat mempengaruhi  kelangsungan  hidup  ikan,  kematian  dalam  jumlah yang  besar  mengakibatkan  kerugian  yang  sangat  besar  kepada peternak  ikan  karena  dapat  menyebabkan  hasil  panen  yang  tidak maksimal.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang  sistem  pakar diagnosis penyakit ikan air tawar berbasis web dengan menggunakan metode  inferensi Forward  Chaining .  Metode  perancangan  yang digunakan adalah Rational Unified Process (RUP). Sistem pakar ini bertujuan untuk mendiganosis penyakit ikan air tawar. Sistem pakar ini  dikembangkan  dengan  melibatkan  pengetahuan  dari  pakar  ikan dan basis pengetahuan yang mencakup gejala dan penyakit ikan air tawar.  Hasil  penelitian  ini  adalah  aplikasi  berbasis  web  yang menggunakan metode inferensi Forward Chaining untuk menentukan  penyakit  ikan  air  tawar  berdasarkan  gejala  yang diinputkan. Aplikasi ini melibatkan perancangan use case diagram, Class Diagram, activity diagram, sequence diagram , struktur menu , dan Interface .  Pengujian Alpha  testing telah  menghasilkan keakuratan sistem untuk menghasilkan rekomendasi pemberian obat berdasarkan basis  pengetahuan  yang  telah didefinisikan oleh  pakar ikan.  Penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  penggunaan  metode inferensi Forward Chaining dalam sistem pakar diagnosis penyakit ikan  air  tawar  memberikan  hasil  yang  efisien  dan  akurat  dalam memberikan  rekomendasi  pemberian  obat.  Dengan  adanya  sistem pakar  diagnosis  penyakit  ikan  air  tawar  yang  melibatkan  sumber basis  pengetahuan  dari  para  pakar  ikan,  pembudidaya  ikan  dapat lebih efektif dalam mengangulangi gejala dan penyakit yang di derita oleh  ikan.  Hal  ini  diharapkan  dapat  mendukung  peningkatan  hasil panen yang berkelanjutan.
Kata kunci: Diagnosis Penyakit Ikan, Forward Chaining , Rational Unified Process , Sistem Pakar, Perikanan.

## 1. PENDAHULUAN
Perternakan ikan air tawar merupakan salah satu sektor penting dalam pengembangan industri perikanan di Indonesia. Namun, produksi ikan air tawar di Indonesia masih mengalami berbagai kendala, seperti penurunan kualitas air, kualitas pakan, kesehatan ikan yang buruk, dan faktor lain seperti perubahan iklim dan bencana alam juga dapat mempengaruhi produksi ikan air tawar[1]. Namun, kurangnya pengetahuan pembudidaya ikan tentang gejala dan penyakit serta solusi untuk menangani ikan yang terkena penyakit sangat kurang dan tenaga ahli seperti pakar sulit untuk di temui[2].
Penyakit ikan air tawar dapat dikelompokan menjadi beberapa jenis yaitu penyakit yang diakibatkan bakteri dan virus. Hal ini sangat mempengaruhi kelangsungan hidup ikan, kematian dalam jumlah yang cukup besar mengakibatkan  hasil  panen  yang  tidak  maksimal[3].  Dalam  hal  ini,  teknologi  dan  inovasi  dapat  membantu mengatasi kendala tersebut adalah penggunaan sistem pakar. Sistem pakar adalah merupakan solusi yang dapat digunakan  untuk  meningkatkan  kualitas  dan  produktivitas  pertenakan  ikan  air  tawar.  Sistem  ini  dapat memberikan rekomendasi dan saran secara cepat dan akurat berdasarkan pengetahuan dan pengalaman pakar dalam bidang pertenakan ikan air tawar[4] Di Desa Dungusiku Kecamatan Leuwigoong Kabupaten Garut, para peternak  ikan  sering  mengalami  kegagalan  dalam  membudidayakan  ikan  mereka  dikarenakan  kurangnya pengetahuan tentang gejala dan penyakit yang di alami oleh ikan mereka, para peternak juga kesulitan untuk menemui pakar yang bersangkutan karena kurangnya tenaga pakar yang dibutuhkan.
Penelitian  ini  akan  mengunakan  penerapan  metode Forward  Chaining pada  perancangan  sistem  pakar diagnosis penyakit ikan air tawar. Metode Forward Chaining dalam sistem pakar diagnosis penyakit ikan air tawar  melibatkan  langkah-langkah  untuk  mendiagnosis  penyakit  pada  ikan.  Langkah  pertama  adalah mengidentifikasi  gejala-gejala  yang  muncul  pada  ikan  dan  membuat  basis  pengetahuan  yang  berisi  aturan- aturan untuk mendiagnosis penyakit. Kemudian, sistem mencocokkan gejala-gejala yang ditemukan dengan aturan-aturan  yang  ada  dalam  basis  pengetahuan,  dan  memberikan  hasil  diagnosis  serta  rekomendasi pengobatan yang sesuai[5], serta sistem pakar perlu terus diperbarui dan ditingkatkan agar bisa memberikan hasil diagnosa yang semakin akurat, pembuatan sistem pakar ini diharapkan dapat membawa manfaat nyata bagi parapembudidaya ikan di Indonesia.
Pada penelitian sebelumnya basis pengethauan terutama gejala yang di alami oleh ikan air tawar masih sedikit dan sistem pakar yang di hasilkan memiliki akurasi yang masih kurang, oleh karena itu dalam penelitian ini gejala  yang  di  alami  oleh  ikan  air  tawar  lebih  banyak  dari  sebelumnya  dan  sistem  pakar  yang  dihasilkan memiliki nilai akurasi sebesar 92%.
Diharapkan  dari  hasil  penelitian  ini  akan  memberikan  kontribusi  yang  positif  terhadap  pengembangan pertenakan ikan air tawar di Indonesia. Diharapkan akan ditemukan aplikasi sistem pakar diagnosis penyakit ikan air tawar yang dapat membantu peternak dalam mengidentifikasi dan menangani masalah pada ikan air tawar dengan lebih cepat dan akurat[6].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem  pakar  merupakan  sebuah  aplikasi  komputer  yang  di  tujukan  untuk  membantu  sebuah  sistem  dalam mengambil  keputusan  dengan  cepat  untuk  memecahankan  suatu  masalah  dalam  bidang  khusus,  sistem  ini berjalan dengan mengunakan data dan informasi yang sudah dijelaskan dan dimasukan terlebih dahulu oleh seorang pakar. Sistem pakar juga dikenal sebagai Expert System yang merupakan sebuah program komputer yang membantu untuk pengambilan keputusan dengan cepat dalam suatu bidang tertentu. Sistem ini beroperasi dengan  menggunakan  pengetahuan  dan  metode  analisis  yang  telah  ditetapkan  oleh  pakar  yang  memiliki keahlian  dalam  bidang  tersebut  [7].  Tujuannya  adalah  untuk  meniru  cara  berpikir  seorang  pakar  dalam menyelesaikan  masalah  dan  memberikan  solusi  atau  rekomendasi  yang  akurat  kepada  pengguna  yang membutuhkannya.
Menurut  pendapat  lain  dari  Bracman  &  Levesque  yaitu  Sistem  pakar  sebagai  sistem  yang  mengandung pengetahuan  terperinci  tentang  suatu  domain  yang  spesifik  dan  memiliki  kemampuan  untuk  menggunakan pengetahuan tersebut untuk memberikan penjelasan, melakukan diagnosis, dan memberikan solusi [8].

## 2.2 Metode Forward Chaining
Forward  Chaining merupakan  sebuah  metode  atau  teknik  yang  digunakan  dalam  sistem  pakar  untuk meghasilkan  kesimpulan  atau  keluaran  berdasarkan  fakta-fakta  atau  informasi  masukan  yang  ada,  dengan
mengikuti  aturan-aturan  yang  ada  pada  basis  pengetahuan.  Metode Forward  Chaining memulai  oprasinya dengan mengumpulkan data dan diberikan sebagai fakta, lalu secara berurutan mengaplikasikan aturan-aturan yang relevan untuk menghasilkan kesimpulan atau keluaran baru [9].
Forward chaining adalah metode yang mengunakan fakta-fakta awal yang telah ada, mengaplikasikan aturan- aturan inferensi, dan menghasilkan kesimpulan baru secara bertahap berdasarkan aturan-aturan yang relevan [8].

## 2.3 Mesin Inferensi
Mesin  inferensi  merupakan  metode  untuk  mengambil  suatu  kesimpulan  atau  keluaran  berdasarkan  aturan- aturan  yang  terpadat  pada  basis  pengetahuan.  Mesin  inferensi  melakukan  pemrosesan  logika  untuk menghubungkan fakta atau informasi yang telah di kumpulkan dan akan dijalankan dengan aturan-aturan yang ada, sehingga dapat menghasilkan hasil atau kesimpulan yang diinginkan [10].
Mesin inferensi adalah komponen yang digunakan dalam sistem kecerdasan buatan untuk melakukan penalaran berdasarkan aturan dan fakta yang ada pada basis pengetahuan, dengan tujuan menghasilkan solusi yang sesuai dengan yang diharapkan [11].

## 2.4 Rational Unified Process (RUP)
Metode Rational Unified Process (RUP) adalah sebuah cara untuk mengembangkan perangkat lunak yang akan digunakan  pada  proyek  besar.  Metode  ini  menggunakan  pendekatan  berorientasi  objek,  iteratif,  dan incremental dalam pengembangan perangkat lunak. RUP dapat memberikan pendekatan yang terstruktur dan terukur  dalam  pengembangan  perangkat  lunak  sehingga  memungkinkan  pengembangan  perangkat  lunak dengan lebih terstruktur dan terorganisir, yang dapat meningkatkan kualitas, efisiensi, dan keberhasilan proyek. RUP memiliki beberapa tahap pengembangan, yaitu inception , elaboration , construction , dan transition. Untuk mencapai  setiap  tahapan  dalam Rational  Unified  Process (RUP),  diperlukan  kerangka  penelitian  sebagai rancangan kegiatan yang akan dilakukan. Kerangka penelitian ini akan disesuaikan dengan tahapan RUP yang digunakan. Berikut adalah rancangan kerangka penelitian yang disajikan pada Gambar 1.
Berdasarkan Gambar 1. tahapan RUP dalam kerangka penelitian dapat dijelaskan sebagai berikut [12][13]:
1) Inception
Pada tahap ini dilakukan identifikasi proses bisnis dan spesifikasi sistem yang akan dibangun. Hasil dari tahapan ini adalah pemahaman tentang proses bisnis yang ingin diselesaikan oleh sistem serta kebutuhan sistem yang harus dipenuhi. Berikut aktivitas yang dilakukan dalam tahap ini:
a. Wawancara merupakan kegiatan yang dilakukan untuk mengakusisi pengetahuan yang ada di pakar lalu berpindah kepada sistem
b. Identifikasi  proses  bisnis  merupakan  kegiatan  untuk  mengidentifikasi  dan  merancang  alur bisnis dari sistem;
c. Spesifikasi  sistem  merupakan  kegiatan  yang  dilakukan  untuk  mengetahui  kebutuhan  yang diperlukan dalam sistem; dan
d. Identifikasi fakta awal merupakan kegiatan ientifikasi awal mengenai pengetahuan yang sudah diketahui terkait subjek dalam hal ini adalah gejala ikan.
2) Elaboration
Tahapan  berikutnya  merupakan  tahapan  perancangan  model  sistem  secara  detai  yang  dilakukan berdasarkan hasil dari tahapan sebelumnya. Berikut aktivitas yang dilakukan dalam tahap ini:
a. Perancangan knowledge base kegiatan yang merancang struktur dan isi dari basis pengetahuan yang akan digunakan dalam sistem;
b. Perancangan Rule Base kegiatan yang merancang aturan dalam sistem yang digunakan dalam sistem;
c. Merancang Class  Diagram kegiatan  yang  merancang  diagram  kelas  dalam  pemodelan berorientasi objek, yang menggambarkan struktur kelas, atribut, dan hubungan antar kelas yang akan digunakan dalam sistem;
d. Merancang Use case Diagram adalah ketika membuat gambar yang Menunjukkan bagaimana pengguna menggunakan sistem;
e. Merancang Activity Diagram merupakan kegiatan untuk menghasilkan diagram aktivitas yang menggambarkan aliran kerja atau proses dalam sistem;
f. Merancang Sequence Diagram merupakan bagian yang menghasilkan diagram Sequence untuk menggambarkan interaksi antara objek-objek dalam sistem;
g. Merancang struktur Menu merupakan kegiatan untuk merancang sebuah Interface pengguna yang nantinya akan digunakan dalam sistem; dan
h. Merancang Interface merupakan  kegiatan  yang  digunakan  untuk  merancang  antarmuka pengguna dalam sistem yang akan digunakan dalam penelitian skripsi, yang meliputi tampilan, pengaturan, dan interaksi antara pengguna dengan sistem.
3) Contruction
Selanjutnya  tahapan  pengimplementasian  model  sistem  yang  telah  dirancang  kedalam  program sistem. Yang selanjutnya akan dilakukan alpha testing untuk memastikan sistem berfungsi dengan baik. Berikut aktivitas yang dilakukan pada tahapan ini:
a. Implementasi tahapan ini melakukan pengimplementasian terhadap model sistem yang telah dibuat kedalam sistem dengan pengkodean sistem; dan
b. Alpha Testing merupakan tahapan yang ditujukan untuk menguji sistem yang telah selesai di bangun oleh pengembang.
4) Transition
Tahap terakhir lebih berfokus pada beta testing yang akan dilakukan oleh pengguna dan pakar untuk memastikan sistem berjalan tanpa kendala dan sesuai dengan kebutuhan yang dirancang serta untuk memastikan ke akuratan dari sistem sesuai arahan dari pakar. Berikut aktivitas yang dilakukan pada tahapan  ini.  Deployment  tahapan  yang  dilakukan  untuk  menyerahkan  sistem  ketika  sistem  telah selesai di bangun.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN (10 PT)
3.1 Hasil Penelitian
Setelah  melaluai  beberapa  tahapan  dalam  metode  penelitian  yang  telah  disajikan,  diperoleh  sistem  pakar diagnosis penyakit ikan air tawar dengan hasil implementasi meliputi tahapan dalam sistem yaitu , Use Case Diagram, Class Diagram, Activity Diagram, Sequence Diagram, structur Menu, dan Interface . Selain itu, juga dilakukan pengujian Alpha dan pengujian Beta. Untuk aktivitas yang telah terlaksana dapat disajikan sebagai berikut:
1) Inception
a. Wawancara, merupakan proses untuk mengumpukan data atau proses akusisi pengetahuan dari pakarnya secara lanngsung supaya data yang di terima relevan, setelah itu data akan di masukan ke dalam sistem
b. Pada tahap identifikasi proses bisnis, dilakukan analisis dan pemehaman terhadap proses bisnis yang ingin diselesaikan oleh sistem pakar. Proses ini melibatkan langkah-langkah atau aktivitas yang terjadi dalam kegiatandiagnosis penyakit ikan air tawar.
c. Pada  tahap  spesifikasi  sistem,  dilakukan  pengumpulan  data  kebutuhan  dan  spesifikasi  yang diperlukan  untuk  membangun  sistem  pakar.  Spesifikasi  sistem  ini  menjadi  acuan  dalam merancang dan mengimplementasikan sistem.
d. Pada tahap identifikasi fakta awal, dilakukan pengumpulan data dan informasi yang diperlukan sebagai fakta awal dalam proses diagnosis penyakit ikan air tawar. Fakta-fakta ini digunakan sebagai dasar untuk melakukan inferensi dan memberikan rekomendasi yang tepat.
2) Elaboration
Pada tahap elaboration akan dibuat yang namanya knowledge base dan juga rule base , dimana data yang  di  peroleh  untuk  membangun  kedua  pengetahuan  tersebut  berasal  dari  hasil  wawancara bersama pakar ikan yaitu bapak Heppy yang berada di Dinas Perikanan Kabupaten Garut
a. Pada  Perancangan knowledge  base dilakukan  pembuatan  struktur  da  nisi  dari  basis pengetahuan yang  akan  digunakan  dalam  sistem.  Basis  pengetahuan  ini  berisi  aturan-aturan dan informasi penting yang akan digunakan dalam diagnosis penyakit ikan air tawar.
Gambar 2. Knowledge Base
b. Selanjutnya  yaitu Rule  Base yang  dilakukan  untuk  membuat  aturan-aturan  yang  akan digunakan dalam sistem. Aturan-aturan unu akan menjadi dasar dalam proses inferensi untuk mengidentifikasi penyakit ikan air tawar.
Tabel 1. Rule Base Sistem Pakar Diganosis Penyakit Ikan Air Tawar
Kode Kode Kondisi Penyakit Kesimpulan Rule 1  KK010, KK012, KK018 Columnaris Isolasi  ikan  yang  terinfeksi  supaya  tidak  menular  kepada ikan yang lain dan berikan obat antrimikroba dan makanan
Kode Kode Kondisi Penyakit Kesimpulan yang bernutrisi agar membantu meningkatkan daya tahan tubuh ikan. Rule 2  K001, K009, KK0016, KK017 Ikan gurami herpesvirus Karantina ikan yang mempunyai penyakit ini supaya tidak menybar  ke  ikan  lain  lalu  bersikan  dan  disinfeksi  kolam dan  alat  yang  ada  dan  berikan  makanan  yang  berkualitas tinggi agar daya tahan tubuh ikan meningkat. Rule 3  K002, K003 K004 Ikan gurami iridovirus Karantina ikan yang mempunyai penyakit ini supaya tidak menybar ke ikan lain lalu bersikan dan berikan disinfeksi pada kolam dan alat yang ada dan berikan makanan yang berkualitas tinggi agar daya tahan tubuh ikan meningkat.
Rule 4  K002, K003
Dropsi
Isolasi  ikan  yang  terinfeksi  supaya  tidak  menular  kepada ikan  yang  lain  dan  berikan  obat  antibakteri  yang direkomendasikan oleh  ahli dan  makanan  yang bernutrisi agar  membantu  meningkatkan  daya  tahan  tubuh  ikan, penanganan  stress  yang  di  sebabkan  oleh  kolam  yang terlalu penuh
Rule 5  K003, K004, K005, K006 K008, KK012 Ikan mas koi herpersivirus Karantina  untuk  ikan  mas  yang  baru  karena  dapat membawa  penyakit  dari  luar  dan  membersikan  kolam secara  teratur,  dan  cek  kandungan  suhu  dan  ph  pada  air supaya mengurangi stress pada ikann jika di temapat anda sudah ada vaksin untuk ikan maka segera verikan pada ikan anda
Rule 6  KK011, KK013 KK014, KK019 Aeromunas infection Isolasi  ikan  yang  terinfeksi  supaya  tidak  menular  kepada ikan  yang  lain  dan  berikan  obat  antibakteri  yang direkomendasikan  oleh  ahli  dan  berikan  makanan  yang bernutrisi  agar  membantu  proses  penyembuhan  ikan, penanganan stress yang di sebabkan oleh koloni ikan yang sangat banyak Rule 7  KK011, KK014 KK015 septicemnia
Isolasi  ikan  yang  terinfeksi  supaya  tidak  menular  kepada ikan  yang  lain  dan  berikan  obat  antibakteri  yang direkomendasikan oleh  ahli dan  makanan  yang bernutrisi agar  membantu  meningkatkan  daya  tahan  tubuh  ikan, pembersihan  kolam  dapat  meminimalisisr  pertumbuhan bakteri protagen Rule 8  K004, K007 K008 Flavobacterium infection Isolasi  ikan  yang  terinfeksi  supaya  tidak  menular  kepada ikan  yang  lain  dan  berikan  obat  antibakteri  yang direkomendasikan oleh  ahli dan  makanan  yang bernutrisi agar  membantu  meningkatkan  daya  tahan  tubuh  ikan, pembersihan  kepada  kolam  yang  disebabkan  oleh  sisa makanan  yang  sudah  tidak  terpakai  di  akuarium  ataupun kolam
c. Merancang Use  Case Diagram  dilakukan  untuk  menggambarkan  interaksi  antara  pengguna dengan sistem sendiri. Berdasarkan analisis kebutuhan pengguna maka use case diagram yang berhasil dirancang tersaji pada gambar 3.
Gambar 3. Use Case Diagram Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Ikan Air Tawar
Dari Use Case Diagram sistem pakar diagnosis penyakit ikan air tawar, terdapat 2 aktor yang terlibat, yaitu User dan Admin , dengan total 9 use case yang digunakan.
3) Contruction
a. Implementasi yaitu rancangan sistem yang diubah kedalam kode program untuk membangun aplikasi  web  diagnosis  penyakit  ikan  air  tawar.  Dengan  menggunakan  PHP  dan  framework codeigniter. Program disajikan pada gambar 4.
Gambar 4. Implementasi Program
Gambar 5. Interface Diagnosis penyakit ikan air tawar
Gambar 4. menunjukan program dari fitur menu informasi dasar yang diimplementasikan ke dalam bahasa pemrograman php dan gambar 5 menunjukan program yang sudah di buat.
b. Alpha  testing  dilakukan  untuk  menguji  funsional  dan  kinerja  sistem  sebelum  sampai  ke pengguna. Alpha testing dilakukan dengan menguji sistem tanpa mengetahui bagaimana sistem dibangun secara detail metode ini disebut black box testing.
4) Transition
Dalam tahap transition lebih di fokuskan kepada beta testing, dimana pengujian ini terbagi menjadi 2 yaitu user beta testing dan expert beta testing, pengujiannya menggunakan metode kuisioner dan perhitungan likert untuk mendapatkan hasil akhir dalam pentuk persen.
a. Dalam  pengujian  kegunaan  (user  beta  testing),  dilakukan  pada  10  pengguna  dari  berbagai kelompok. Tujuannya adalah untuk mengevaluasi kebutuhan pengguna serta menidentifikasi potensi masalah kegunaan sebelum peluncuran resmi.
Tabel 2. Hasil Kuisioner User Beta Testing No. Pertanyaan SS S N TS STS Pertanyaan Umum
1. Sistem  ini  mudah  digunakan  untuk  Mendiagnosis  Penyakit  Ikan Air tawar. 8 2 0 0 0
2. Hasil Diagnosis penyakit yang diberikan oleh sistem ini akurat. 4 4 2 0 0 Pertanyaan Tentang Masalah Bug / Error
3. Saya  mengalami  kesulitan  atau  bug  saat  menggunakan  sistem untuk diagnosis penyakit ikan air tawar. 0 0 0 2 8
4.
Sistem  berjalan  dengan  stabil  dan  tidak  mengalami  masalah bug atau error . 8 2 0 0 0
5.
Sistem memberikan pesan atau petunjuk yang jelas ketika terjadi kesalahan atau masalah. 8 2 0 0 0

## Pertanyaan Tentang Fitur & Fungsional
6. Sistem  ini  menyediakan  fitur-fitur  yang  saya  butuhkan  untuk diagnosis penyakit ikan air tawar. 5 4 1 0 0
7.
Saya puas dengan variasi dan kualitas fitur yang disediakan dalam sistem. 4 4 2 0 0

## Pertanyaan Tentang Kemanfaatan Sistem
8. Sistem ini memberikan informasi yang berguna dan relevan terkait penyakit dan gejala ikan air tawar. 5 4 1 0 0
9.
Sistem  ini  membantu  meningkatkan  pemahaman  saya  tentang penyakit dan gejala pada ikan air tawar secara umum. 7 3 0 0 0
Setelah  menganalisis  hasil  kuisioner  yang  telah  diisi  oleh  sejumlah  penguji  untuk  mengevaluasi  sistem pakardiagnosis  penyakit  ikan  air  tawar,  digunakan  menggunakan  perhitungan likert untuk  menggabungkan data dari seluruh penguji. Perhitungan likert dilakukan dengan memberikan nilai dari 5 hingga 1 untuk respon (sangat setuju - sangat tidak setuju) dalam setiap pertanyaan. Dalam pengujian keakuratan (expert deta testing), dilakukan oleh pakar secara langsung. Pakar akan menilai keakuratan sistem dalam memberikan rekomendasi penanganan penyakit berdasarkan diagnosis penyakit ikan air tawar [14].
Bagian 1: Total Nilai Total Nilai Sangat Setuju (5) = 5 x 49 = 245 Total Nilai Setuju (4) = 4 x 25 = 100 Total Nilai Netral (3) = 3 x 6 = 18 Total Nilai Tidak Setuju (2) = 2 x 2 = 4 Total Nilai Sangat Tidak Setuju (1) = 1 x 8 = 8 Total Nilai = 245 + 100 + 18 + 4 + 8 = 375
Bagian 2: Nilai Tertinggi Nilai Tertinggi = 5 x 9 x 10 = 450 Bagian 3: Hasil Akhir
𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝐴𝑘ℎ𝑖𝑟 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑇𝑒𝑟𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 × 100% = 375 450 × 100% = 83.33%
Dengan demikian, hasil perhitungan likert , mayoritas penguji memberikan respon positif terhadap sistem pakar diagnosis penyakit ikan air tawar dengan persentase sekitar 83.33%.
Tabel 3. Hasil Expert Beta Testing No Gejala Hasil Diagnosis SA A CA KA STA 1 K001, K002, K003, K007 Flavobacterium infection 1 2 K004, K005, K006, K009 Ikan Gurami Herpesvirus (GGV) 1 3 KK011, KK013, KK015, KK017 Columnaris 1 4 KK010, KK012, KK016, KK018 Aeromunas infection 1 5 K002, K008, K009, KK014 Aeromunas infection 1 6 K003, K007, KK012, KK017 Columnaris 1 7 K003, K006, KK010,  KK011,  KK015, KK017 Columnaris 1 8 K003, K004, K006, K008 Flavobacterium infection 1 9 KK011, KK012, KK015 septicemnia 1 10 K003, K005, KK014, KK016 Ikan Gurami Herpesvirus (GGV) 1
Metode perhitungan likert tetap diterapkan seperti sebelumnya, dengan memberikan nilai skala dari 5 -1 untuk setiap respon (Sangat Akurat – Sangat Tidak Akurat) dalam setiap pertanyaan. Berikut hasil akhir perhitungan likert [15].
Bagian 1: Total Nilai Total Nilai Sangat Setuju (5) = 5 x 7 = 35 Total Nilai Setuju (4) = 4 x 2 = 8 Total Nilai Netral (3) = 3 x 1 = 3 Total Nilai Tidak Setuju (2) = 2 x 0 = 0 Total Nilai Sangat Tidak Setuju (1) = 1 x 0 = 0 Total Nilai = 35 + 8 + 3 + 0 + 0 = 46
Bagian 2: Nilai Tertinggi Nilai Tertinggi = 5 x 10 x 1 = 50
Bagian 3: Hasil Akhir
𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝐴𝑘ℎ𝑖𝑟 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑇𝑒𝑟𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 × 100% = 46 50 × 100% = 92%
Hasil akhir menunjukan pakar memberikan respon positif sebesar 92% terhadap sistem. Dengan hasil di atas 83,33% sistem pakar telah lulus uji beta.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  uraian  dan  pembahasan  mengenai  Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Ikan  Air  Tawar”  yang dijelaskan pada penjelasan di atas, maka penulis mencoba menarik kesimpulan dalam pencapaian tujuan yang diinginkan. Penelitian ini berhasil merancang aplikasi sistem pakar diagnosis penyakit ikan air tawar berbasis web  dengan  metode Inferensi Forward  Chaining .  Penggunaan  metode  RUP  dalam  pengembangan  sistem memastikan proses berjalan terstruktur melalui tahapan Inception, Elaboration, Construction , dan Transition. Hasil implementasi aplikasi ini mencakup perancangan Use Case Diagram, Class Diagram, Activity Diagram, Sequence Diagram, struktur Menu , dan Interface . Pengujian Alpha Testing , aplikasi sistem pakar ini berhasil menghasilkan  identifikasi  yang  akurat  sesuai  dengan  aturan  dan  basis  pengetahuan  yang  telah  ditentukan. Penggunaan  metode  inferensi Forward  Chaining dalam  sistem  pakar  diagnosis  penyakit  ikan  air  tawar  ini memberikan efisiensi dan keakuratan dalam memberikan hasil diagnosis penyakit dan solusi pemberian obat.
Adapun  saran  untuk  penelitian  selanjutnya  dalam  upaya  untuk  terus  meningkatkan  kualitas  dan  performa sistem pakar diagnosis penyakit ikan air tawar adalah yaitu pengembangan fitur interaktif. Pengembangan fitur interaktif  dalam  aplikasi  sistem  pakar  ini,  seperti  sistem  tanya  jawab  atau  penggunaan  media  visual  untuk membantu pengguna memahami proses diagnosa dan hasil yang diberikan oleh sistem pakar

## REFERENSI
[1] Z. Hakim and R. Rizky, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Ikan Mas Menggunakan Metode Certainty Factor  Di  UPT  Balai  Budidaya  Ikan  Air  Tawar  Dan  Hias  Kabupaten  Pandeglang  Banten,” J.  Tek. Inform. Unis , vol. 7, no. 2, pp. 164–169, 2020, doi: 10.33592/jutis.v7i2.399.
[2] I.  D.  Rina  and  D.  K.  Lia,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Pada  Ikan  Hias  Air  Tawar Dengan Fuzzy Inference System,” Joutica , vol. 4, no. 1, p. 194, 2019, doi: 10.30736/jti.v4i1.284.
[3] R. Thenardo and M. Siddik, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Ikan Hias Air Tawar Menggunakan Metode Forward Chaining dan Theorema Bayes Berbasis Web,” J. Mhs. Apl. … , vol. 2, no. 2, pp. 1– 11, 2021.
[4] N. Oktober, R. Stefani, and S. Kom, “Jurnal Riset Rumpun Ilmu Hewani ( JURRIH ) Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Ikan Koi,” vol. 1, no. 2, pp. 16–30, 2022.
[5] H. N. Suhardjito, “Sistem Pakar Penyakit Ikan Gurame Pada Pembudidayaan Menggunakan Metode Forward Chaining,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 123–128, 2019.
[6] A.  B.  R.  M.  Ramaddan  Julianti,  Siti  Maisaroh,  “Aplikasi  Diagnosis  Penyakit  Ikan  Lele  Dengan Algoritma Forward Chaining Berbasis Websit,” vol. 10, no. 1, 2020.
[7] B. H. Hayadi, Sistem Pakar . Deepublish, 2018.
[8] R. Brachman and H. Levesque, Knowledge Representation and Reasoning . in The Morgan Kaufmann Series in Artificial Intelligence. Elsevier Science, 2004.
[9] A. P. Kusuma and M. Sari, “Perbandingan Metode Forward Chaining Dan Backward Chaining Pada Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Ikan Lele Sangkuriang,” Antivirus  J. Ilm. Tek. Inform. , vol. 13, no. 1, pp. 59–71, 2019, doi: 10.35457/antivirus.v13i1.727.
[10] M. Maruloh and M. N. Susila, “Penerapan Aplikasi Pakar dengan Inferensi Forward Chaining untuk Diagnosa Penyakit Ikan Bawal (Studi kasus: Pemancingan Amarapura Serpong),” J. Tek. Inform. , vol. IV, no. 1, pp. 67–74, 2018.
[11] M.  T.  Jones, Artificial  Intelligence:  A  Systems  Approach:  A  Systems  Approach .  Jones  &  Bartlett Learning, 2008.
[12] P.  Kroll  and  P.  Kruchten, The Rational Unified Process Made Easy: A Practitioner’s Guide to the RUP . in Addison-Wesley object technology series. Addison-Wesley, 2003.
[13] J. Rumbaugh, I. Jacobson, and G. Booch, The Unified Modeling Language Reference Manual , vol. 53, no. 9. 2021.
[14] I.  Nurhayati,  S.  Lestanti,  and  S.  N.  Budiman,  “Sistem  Pakar  Sistem  Pakar  Diagnosis  Hama  Dan Penyakit Tanaman Bonsai Menggunakan Metode Forward Chaining,” J. Algoritm. , vol. 3, no. 1, pp. 71–81, 2022, doi: 10.35957/algoritme.v3i1.3343.
[15] D. Marcelina, E. Yulianti, and Z. R. Mair, “Penerapan Metode Forward Chaining Pada Sistem Pakar Identifikasi  Penyakit  Tanaman  Kelapa  Sawit,” J.  Ilm.  Inform.  Glob. ,  vol.  13,  no.  2,  2022,  doi: 10.36982/jiig.v13i2.2299.